分析师荐股报告是否存在超额收益 [page::0][page::4]

• 业绩基准采用与被推荐股票市值、估值相似的等权组合，控制风格影响。

- 买入评级报告发布前20日内股票已显著跑赢同风格组合，超额收益有先行启动现象。

• 报告发布后超额收益均值与中位数背离，分布偏右，买入评级报告后的收益不稳定。

- 上调至买入评级股票报告后一个月内，均值和中位数超额收益均保持正值，具备较高确定性。

数据样本统计与荐股覆盖情况 [page::4]

• 样本涵盖2010至2017年6月，买入评级报告超过15.7万条，上调至买入评级约1.3万条（占比8%）。

- 周均买入评级股票报300只，周均上调至买入评级股票约30只。

买入评级股票的超额收益表现 [page::5]

| 年份 | 观察期[T-20，T)胜率 | 均值 | 中位数 | 观察期(T，T+20]胜率 | 均值 | 中位数 | 观察期(T，T+60]胜率 | 均值 | 中位数 |
|------|-----------------|------|--------|-----------------|------|--------|-----------------|------|--------|
| 分年平均 | 55.31% | 2.15% | 1.09% | 48.75% | 0.51% | -0.31% | 48.50% | 1.21% | -0.61% |

• 买入评级报告发布前，超额收益均值和中位数均为正，报告发布后胜率约50%，收益分布偏右，超额收益不稳定。

- 图3、图4显示超额收益在报告发布后20、60日呈右偏分布，部分高收益拉高均值。

上调至买入评级报告的超额收益表现 [page::6][page::7]

• 上调至买入评级股票在报告发布前20日胜率高达60.37%，均值达3.47%，超额收益显著。

- 报告发布后1个月内，收益中位数维持在峰值0.2%左右，3个月仍大概率获得正收益。

• 2017年上调至买入评级股票20日收益均值达到12.09%，60日收益均值4.26%，超额收益非常显著。

横截面回归检验超额收益溢价 [page::8][page::9]

| K周 | 1 | 4 | 8 | 12 |
|----|----|----|----|----|
| 买入评级股票超额收益 | 0.21% | 0.58% | 0.90% | 1.18% |
| 上调至买入评级超额收益 | 0.29% | 0.80% | 1.12% | 1.56% |

• 在控制市值、估值、动量、盈利等风格与基本面因子及行业效应后，买入评级和上调至买入评级的股票池均展现显著正向截面溢价。

- 上调评级股票的超额收益更高，但由于样本数量较少，信息系数相对波动大。

• 累计截面溢价图11、图12显示超额收益逐渐累积且趋势稳健。

结论与风险提示 [page::9]

• 分析师买入评级报告存在滞后，报告发布前超额收益已存在；上调至买入评级报告更具投资价值。

- 基于近期分析师推荐股票构建的池，在未来1-3个月内仍能获得约0.6%-1.5%的超额收益。

• 研究基于量化模型，未包含主观判断，存在历史规律失效风险。

报告深度分析：《分析师荐股报告是否具有超额收益》

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1. 元数据与概览

报告标题：《分析师荐股报告是否具有超额收益》
分析师：冯佳睿、沈泽承
发布机构：海通证券研究所
发布日期：2017年，数据样本截至2017年6月
专题：分析师买入评级及其评级调整报告对股票超额收益的影响，基于A股市场2010-2017年中期数据的实证分析。

核心论点：

• 分析师买入评级报告整体存在滞后性，其发布往往落后于被推荐股票超额收益的启动；

- 仅使用固定宽基指数作为业绩基准存在偏误，报告采用了相似市值、估值风格股票的等权组合基准，较好控制市场风格干扰；

• 买入评级报告发布时间前约20个交易日股票已显著超额收益，报告发布后超额收益表现不稳健；

- 对比所有买入评级报告，上调至买入评级的报告更具参考价值，报告发布后1个月内大概率可获得正向超额收益；

• 2017年分析师荐股效果较好，无论买入评级还是上调买入评级，发布后1-3个月内都有显著超额收益；

- 控制多种风格、技术、基本面和行业因子后，基于分析师推荐构建的股票池仍显示明显正向截面溢价；

• 风险提示主要是历史规律变化和统计模型失效风险。

总的来看，报告立足实证，强调“买入评级的滞后性”和“上调买入评级的较高有效性”是研究核心，建议投资者关注评级升级信号而非所有买入评级报告。[page::0,4]

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2. 逐节深度解读

2.1 数据样本与研究方法

• 数据来源与范围：

选用朝阳永续数据库2010年1月1日至2017年6月30日间发布的A股买入评级报告。剔除次新股（6个月以内）、ST股、停牌或涨停股、且交易时间不足50%的股票，确保样本质量。

• 样本规模：

处理合并同一日同股票报告后，共约157,000条“买入评级”报告，其中约8%（13,000条）为“上调至买入评级”报告。

• 业绩基准设定：

创新点为不以固定宽基指数为基准，转而根据报告发布日前20日的市值和估值，将全市场股票分为100个组合，股票的基准为所在组合中其他股票的等权组合，避免市值、风格差异影响超额收益统计。

• 技术细节：

计算窗口为\[T-20，T+60]日，T为报告发布日，修正T日超额收益为零，计算累计超额收益。

• 图表说明：

图1、图2展示2010-2017年每周发布买入评级及上调买入评级股票数量，稳定覆盖约300只买入评级股票与30只上调买入评级股票。[page::4]

2.2 相对同风格组合的超额收益分析

买入评级股票（章节2.1）

• 关键结论：

表1数据显示，买入评级股票在报告发布日前20个交易日的超额收益胜率约55%，均值2.15%，中位数1.09%，均为正，显示超额收益已启动。发布后20日及60日胜率降至48%~50%，均值和中位数有所缩水，且均值远高于中位数，呈现收益分布正偏的特征。

• 图表解读：

图3和图4展示报告发布后20和60日累积超额收益频数分布，可见右偏明显（偏度0.65~0.91），均值受高收益拉升，表现不稳健。图5均值持续上升但图6中位数反而下降，说明整体收益群体中多数表现低迷，仅少数股票推动均值增长。

• 分析说明：

这一滞后现象暗示分析师买入评级难以作为提前捕捉超额收益的信号，存在一定“追涨”性质；分析师发布买入评级报告后，市场部分预期可能已被消化或超额收益不再确定。[page::5,6]

上调至买入评级（章节2.2）

• 关键结论：

“上调至买入评级”股票超额收益表现优于全部买入评级股票。表2显示，该类股票在报告发布日前20日，胜率60.37%，均值3.47%，中位数2.55%，优于对应买入评级数据。发布后20日及60日，胜率及均值明显高于买入评级整体，尤其2017年表现尤为亮眼（详见2.3节）。

• 图7与图8：

上调评级股票的超额收益均值和中位数在报告发布后均维持正值且较为稳定，尤其中位数不再像买入评级股票那样迅速下滑，说明超额收益的普遍性和稳定性更好，预测能力更强。

• 逻辑解读：

报告指出大部分买入评级是后续跟踪，无新信息；而评级上调暗示新信息或更强信号，发布后投资价值更明显。[page::6,7]

2017年分析师荐股能力（章节2.3）

• 整体观察：

2017年买入评级和上调至买入评级股票在发布后1-3个月获得显著超额收益，胜率及均值均高于历年平均水平。表3数据显示，如2017年上调买入评级股票在20个交易日后的超额收益均值达2.09%，60个交易日为4.26%。

• 图9与图10说明：

2017年上调买入评级股票在报告发布前后超额收益持续积累，无明显衰减，反映当年分析师荐股有效性提升。

• 重要启示：

研究显示报告具有时代和市场阶段性特征，分析师荐股能力并非始终稳定。2017年市场环境或分析师行为更有效。 [page::7]

2.3 横截面风险溢价分析（章节3）

• 研究背景：

由于A股市场存在强烈反转特性，前期较高涨幅往往导致后期收益下跌，控制前期涨幅有助于提纯荐股的超额收益信号。

• 方法细节：

采用截面回归，构建虚拟变量REC（买入评级推荐股票）、UP（被上调至买入评级股票），控制风格、市值、估值、动量、换手率、基本面、行业等因子。因子回归窗口至少涵盖未来1-12周收益。

• 主要发现：

表4、表5显示，REC和UP变量均显著正向且随着持有期限延长超额收益累计增加，4周，8周，12周平均超额收益分别达到0.58%，0.90%，1.18%（买入评级）和0.80%，1.12%，1.56%（上调买入评级）。

• 胜率与信息系数均较高，且呈现稳健趋势，说明控制诸多因素后，分析师推荐仍能解释部分不可替代的正向收益。

- 数据样本限制：
上调买入评级股票样本少，导致参数估计波动较大，信息系数波动性较买入评级稍差。

• 图11和图12辅助：累计截面溢价图显示超额收益逐步叠加，强化了整体分析结论。[page::8,9]

2.4 总结（章节4）

• 研究确认分析师买入评级报告的发出大多落后于股票实际超额收益启动，整体超额收益表现不稳定；

- 评级上调讯号更为可靠，后续1个月内相关股票获得正向超额收益概率较高；

• 分析师最近一周推荐的股票构建的股票池在控制多因素后仍具有统计显著的1-3个月正向超额收益，表明其荐股具有增值参考价值；

- 主要风险为历史规律变化和统计模型可能失效。

• 特别说明，本报告依赖量化模型自动计算，非主观调整，数据源均为公开市场数据。[page::9]

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3. 图表深度解读

• 图1、图2：2010-2017年每周“买入评级”大致300只，“上调买入评级”约30只，显示上调评级报告样本规模较小，影响后续统计稳健性。

- 表1：买入评级股票超额收益胜率约55%，均值2.15%，报告发布后下降且分布偏右。

• 图3、图4：发布后20和60日超额收益频数分布右偏明显，突出部分高收益股票影响均值，呼吁关注中位数和胜率指标。

- 图5、图6：买入评级平均累计超额收益均值持续上升，但中位数在报告发布后回落，说明非均衡收益分布。

• 表2：上调买入评级股票样本虽小但超额收益更高，报告发布前后表现均优于主要买入评级股票。

- 图7、图8：上调买入评级超额收益均值和中位数在发布后1个月内均保持较好水平，中位数未像买入评级下降，提升信号明确。

• 表3及图9、图10：2017年数据加强了前述结论，显示分析师荐股效力提升。

- 表4、表5及图11、图12：截面回归结果以及累计溢价图表明，分析师推荐的股票超额收益在多因子控制下仍显著，尤以上调评级效果更佳。

整体图表环环相扣，表现一致性强，为文本论点提供了强大数据支撑。[page::4-9]

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4. 估值分析

本报告不涉及传统意义上的企业估值（如DCF、市盈率等）方法，核心为统计分析和多因素回归模型，估值分析指代相对收益测算和多因子风格重构过程中对超额收益的估计。因而本节无传统估值方法讨论。

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5. 风险因素评估

• 历史规律变化风险： 过去数据规律未来未必持续，市场不确定性及结构变化可能导致模型失效。

- 统计模型失效风险： 多因子回归和截面分析依赖过去市场特性，模型参数随时间波动，可能出现过拟合或无法适应新环境。

• 样本选择偏差风险： 次新股、停牌股等剔除虽保障数据质量，但可能导致样本不完全，影响泛化性。

- 高收益拉动平均风险： 超额收益数据分布右偏，少部分高收益股票过度影响均值，可能误导投资决策。

• 数量化模型限制风险： 研究依赖量化自动处理，未纳入主观判断，可能忽略市场情绪、突发事件等非量化因素。

报告未详细列出缓解策略，但通过控制风格、基本面、技术指标、分组设计等方法尝试降低偏差影响。[page::0,9]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告强调买入评级报告整体滞后，但对“滞后”的结构性成因未充分展开，是否因市场提前消化信息、内部认知差异、还是分析师响应时间滞后，仍有待探究。

- 超额收益的分布显著非正态，右偏严重，均值指标可能对普通投资者误导，有必要更强调中位数和分布特征。

• 对“上调至买入评级”报告，样本规模远少于整体买入评级，统计稳健性存疑，部分指标波动较大，需谨慎推广结论。

- 2017年数据显示荐股能力提升，表明策略有效性受市场环境影响，报告未提供更细致的制度、市场解释。

• 量化模型主导报告结果虽确保客观性，但可能遗漏定性因素和事件驱动风险，限制策略实战表现。

- 报告结论部分点明风险提示，体现一定审慎，但未深入讨论潜在冲击和实际应用限制。

综上，报告严谨且系统，但未来研究应扩展多维度考察、增强稳健性验证及融入事件研究视角。

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7. 结论性综合

该报告通过对2010年至2017年A股市场大量分析师“买入评级”报告的量化研究，创新采用相似风格市值股票组合作为基准，有效剥除市场风格干扰，历史数据表明：

• 买入评级报告整体具有滞后性，超额收益往往在报告发布前已启动，报告后平均超额收益表现不稳健，且收益分布明显右偏，少部分股票驱动均值上升；

- “上调至买入评级”的报告信号更为有力，发布后1个月内持有此类股票大概率实现正超额收益，且收益中位数稳定在正区间，表现具备更强代表性和均衡性；

• 2017年数据显示分析师荐股能力显著增强，无论买入评级还是评级上调，超额收益均持续积累，市场环境及行为特征影响显著；

- 多因子截面回归明确揭示，在控制风格、技术、基本面及行业因素后，分析师最新推荐股票池依然展现1-3个月内显著正超额收益，最新买入评级和评级上调股票溢价分别可达0.58%~1.18%及0.80%~1.56%；

• 这些结果支持投资者重点关注评级上调报告，可作为选股参考的重要因子，提升组合超额收益机会，但也需关注历史规律变化及模型失效风险。

重要图表如表1-3揭示了不同评级类别及年份超额收益分布特征和稳健性，图5-10形象展示了超额收益时间序列轨迹，表4-5和图11-12清晰佐证了多因子截面溢价持续性与统计显著性。

本报告兼具实证深度和应用价值，适合机构投资者理解分析师评级的实际投资意义与限度，为量化选股、大类资产配置提供重要参考依据。[page::0-9]

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报告全文中，作者在控制风格和时间序列方法上的创新，极大提升了超额收益识别的准确度，同时对超额收益分布的深入解析，避免了简单均值统计的片面性。研究结论具备较强实证支撑和投资现实指导意义。

报告